<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>RAG on SRE &amp; AI 实践录</title><link>https://sre-ai-blog.pages.dev/zh/tags/rag/</link><description>Recent content in RAG on SRE &amp; AI 实践录</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 26 Jul 2026 01:29:48 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://sre-ai-blog.pages.dev/zh/tags/rag/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>基于 RAG 构建企业级智能运维知识库</title><link>https://sre-ai-blog.pages.dev/zh/posts/rag-knowledge-base/</link><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sre-ai-blog.pages.dev/zh/posts/rag-knowledge-base/</guid><description>&lt;h2 id="一运维知识管理的痛点"&gt;一、运维知识管理的痛点&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;在大型组织中，运维知识往往分散在 Wiki、Runbook、Slack 记录和事故报告中。On-Call 工程师需要在多个系统间反复切换，才能定位到关键信息。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术为解决这一问题提供了新思路。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>